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基于能量聚集度經(jīng)驗小波變換的齒輪箱早期微弱故障診斷

發(fā)布時間:2018-03-04 16:42

  本文選題:經(jīng)驗小波變換 切入點:最大峭度-包絡(luò)譜熵 出處:《中國機(jī)械工程》2017年12期  論文類型:期刊論文


【摘要】:齒輪箱早期故障的故障特征不明顯,振動信號呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性、非平穩(wěn)現(xiàn)象,為此,提出了一種基于能量聚集度經(jīng)驗小波變換(EA-EWT)的齒輪箱故障診斷方法。首先對采集的振動信號進(jìn)行EA-EWT分解,對分解后的各層信號采用最大峭度-包絡(luò)譜熵準(zhǔn)則進(jìn)行敏感分量篩選,再利用最小熵解卷積對篩選出的分量信號進(jìn)行降噪處理,對降噪后信號進(jìn)行Hilbert包絡(luò)譜分析,通過包絡(luò)譜中的頻率成分識別出故障類型,實現(xiàn)早期故障診斷。試驗結(jié)果表明,該方法能夠明顯增強(qiáng)早期微弱故障特征,提高齒輪箱早期故障診斷性能。
[Abstract]:The fault characteristics of the gearbox's early faults are not obvious, and the vibration signals show strong nonlinear and non-stationary phenomena. A gearbox fault diagnosis method based on empirical wavelet transform (EA-EWT) of energy aggregation degree is proposed. Firstly, the collected vibration signals are decomposed by EA-EWT, and the maximum kurtosis envelope spectrum entropy criterion is used to screen the sensitive components of the decomposed signals. Then using minimum entropy deconvolution to reduce the noise of the selected component signal, the Hilbert envelope spectrum of the de-noised signal is analyzed, the fault type is identified by the frequency component of the envelope spectrum, and the early fault diagnosis is realized. This method can obviously enhance the early weak fault characteristics and improve the performance of gearbox early fault diagnosis.
【作者單位】: 南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】:國家商用飛機(jī)制造工程技術(shù)研究中心創(chuàng)新基金資助項目(SAMC14-JS-15-01) 航空科學(xué)基金資助項目(2013ZD52055)
【分類號】:TH132.41

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本文編號:1566486

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